检查以下LSTM正向传播的代码矩阵大小错误的地方：# 前向LSTM outputs_forward = [] h_forward_new = torch.from_numpy(h_forward) c_forward_new = torch.from_numpy(c_forward) print("h_forward_new:", h_forward.shape) for t in range(input.size(0)): x = input[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_f_forward) + self.b_f_forward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_c_forward) + self.b_c_forward) c_forward_new = f * c_forward_new[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_o_forward) + self.b_o_forward o = torch.sigmoid(o) h_forward_new = o * torch.tanh(c_forward_new[-1]) outputs_forward.append(h_forward_new) h_forward_new = torch.cat([h_forward_new[1:], h_forward_new[-1].unsqueeze(0)]) c_forward_new = torch.cat([c_forward_new[1:], c_forward_new[-1].unsqueeze(0)]) h_forward = h_forward_new c_forward = c_forward_new

时间: 2024-03-04 14:53:37 浏览: 79
在这段代码中，有几个地方可能出现矩阵大小错误： 1. 在打印语句 `print("h_forward_new:", h_forward.shape)` 中，如果 `h_forward` 的形状无法满足 `print` 函数的要求，就会出现矩阵大小错误。你应该检查 `h_forward` 的形状是否正确，并确保它与你的预期相符。 2. 在循环中，如果输入张量 `input` 的形状与 LSTM 模型的权重矩阵的形状不匹配，就会出现矩阵大小错误。你需要检查 `input` 的形状是否正确，并确保它与你的预期相符。 3. 在计算 LSTM 的各种门限和状态时，如果权重矩阵的形状与输入数据的形状不匹配，就会出现矩阵大小错误。你应该检查每个权重矩阵的形状是否正确，并确保它们与你的预期相符。 4. 在计算输出时，如果状态张量的形状与权重矩阵的形状不匹配，就会出现矩阵大小错误。你需要检查状态张量的形状是否正确，并确保它与你的预期相符。 5. 在将输出添加到 `outputs_forward` 列表中时，如果张量的形状与之前的张量不匹配，就会出现矩阵大小错误。你需要检查每个输出张量的形状是否正确，并确保它们与你的预期相符。 总之，要解决这个问题，你需要仔细检查每个张量的形状，确保它们与你的预期相符。如果某个张量的形状不正确，你需要修改代码以使其匹配你的预期。
相关问题

这段代码无法求导自动反向传播，请你找出bug：# 将前向和反向LSTM的输出拼接起来 outputs_forward = torch.stack(outputs_forward) outputs_backward = torch.stack(outputs_backward) print(outputs_forward.shape) print(outputs_backward.shape) output = torch.cat((outputs_forward,outputs_backward), dim=-1) # 将前向和反向LSTM的隐状态和细胞状态拼接起来 h = torch.cat((h_forward, h_backward), dim=0) c = torch.cat((c_forward, c_backward), dim=0) # 对输出进行dropout output = self.dropout_layer(output) # 对输出进行转换(batch_first=True时需要) if self.batch_first: output = output.transpose(0, 1) return output, (h, c)

这段代码中没有明显的 bug，但是需要注意以下几点： 1. 在使用 LSTM 时，应该在最后一个时间步上取出 LSTM 的输出作为最终的输出，而不是将所有时间步上的输出拼接起来。因此，应该在函数最后加上 `output = output[-1]`。 2. 在将前向和反向 LSTM 的隐状态和细胞状态拼接起来时，应该按照时间步的顺序拼接，而不是按照 batch 中样本的顺序拼接。因此，应该将 `dim=0` 修改为 `dim=1`。 修改后的代码如下： ``` # 将前向和反向LSTM的输出拼接起来 outputs_forward = torch.stack(outputs_forward) outputs_backward = torch.stack(outputs_backward) output = torch.cat((outputs_forward, outputs_backward), dim=-1) # 将前向和反向LSTM的隐状态和细胞状态拼接起来 h = torch.cat((h_forward, h_backward), dim=1) c = torch.cat((c_forward, c_backward), dim=1) # 对输出进行dropout output = self.dropout_layer(output) # 取最后一个时间步的输出作为最终的输出 output = output[-1] # 对输出进行转换(batch_first=True时需要) if self.batch_first: output = output.unsqueeze(0) output = output.transpose(0, 1) return output, (h, c) ```

以下代码存在不可以自动反向传播的bug，为什么： # 前向LSTM outputs_forward = [] for t in range(input.size(0)): x = input[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_forward) + torch.matmul(h_forward[-1], self.U_f_forward) + self.b_f_forward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_forward) + torch.matmul(h_forward[-1], self.U_c_forward) + self.b_c_forward) c_forward[-1] = f * c_forward[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_forward) + torch.matmul(h_forward[-1], self.U_o_forward) + self.b_o_forward o = torch.sigmoid(o) h_forward[-1] = o * torch.tanh(c_forward[-1]) outputs_forward.append(h_forward[-1])

这段代码存在一个不能自动反向传播的bug，原因是在循环中对h_forward和c_forward的值进行了修改。在PyTorch中，只有被标记为requires_grad=True的张量才能够自动求梯度，而对张量进行in-place操作会导致梯度信息丢失，从而无法进行自动求梯度。 具体来说，在这段代码中，对h_forward和c_forward的修改会导致后续的梯度计算出现问题，从而无法进行自动反向传播。解决这个问题的方法是创建一个新的变量来保存h_forward和c_forward的值，而不是直接修改它们的值。修改后的代码如下： ```python # 前向LSTM outputs_forward = [] h_forward_new = h_forward.clone() c_forward_new = c_forward.clone() for t in range(input.size(0)): x = input[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_f_forward) + self.b_f_forward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_c_forward) + self.b_c_forward) c_forward_new[-1] = f * c_forward_new[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_o_forward) + self.b_o_forward o = torch.sigmoid(o) h_forward_new[-1] = o * torch.tanh(c_forward_new[-1]) outputs_forward.append(h_forward_new[-1]) h_forward_new = torch.cat([h_forward_new[1:], h_forward_new[-1].unsqueeze(0)]) c_forward_new = torch.cat([c_forward_new[1:], c_forward_new[-1].unsqueeze(0)]) h_forward = h_forward_new c_forward = c_forward_new ``` 在修改后的代码中，我们先创建了新的变量h_forward_new和c_forward_new来保存h_forward和c_forward的值，并使用clone()方法复制张量的值。然后，在循环中，我们使用h_forward_new和c_forward_new来进行前向计算，并将计算得到的输出保存到outputs_forward中。最后，我们使用torch.cat()方法来更新h_forward_new和c_forward_new的值，并将其赋值给h_forward和c_forward。这样就可以避免in-place操作导致的梯度丢失问题。
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以下代码存在无法求导反向传播的bug，请你修改：# 反向LSTM input_backward = torch.flip(input, [0]) outputs_backward = [] for t in range(input_backward.size(0)): x = input_backward[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_i_backward) + self.b_i_backward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_f_backward) + self.b_f_backward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_c_backward) + self.b_c_backward) c_backward[-1] = f * c_backward[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_o_backward) + self.b_o_backward o = torch.sigmoid(o) h_backward[-1] = o * torch.tanh(c_backward[-1]) outputs_backward.append(h_backward[-1]) outputs_backward = torch.flip(torch.stack(outputs_backward), [0])

可以尝试添加以下代码，保证所有涉及到反向传播的张量都设置了 requires_grad=True： input_backward.requires_grad_() self.W_i_backward.requires_grad_() self.U_i_backward.requires_grad_() self.b_i_...

class LSTMNet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_hiddens, num_outputs): super(LSTMNet, self).__init__() #nn.Conv1d(1,16,2), #nn.Sigmoid(), # nn.MaxPool1d(2), #nn.Conv1d(1,32,2), self.hidden_size = num_hiddens # RNN 层，这里的 batch_first 指定传入的是 (批大小，序列长度，序列每个位置的大小) # 如果不指定其为 True，传入顺序应当是 (序列长度，批大小，序列每个位置的大小) input_size= num_inputs.view(len(input_x), 1, -1)//24 self.rnn = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size=num_hiddens,batch_first=True) # 线性层 self.dense = torch.nn.Linear(self.hidden_size*24, 256) self.dense2 = torch.nn.Linear(256,num_outputs) # dropout 层，这里的参数指 dropout 的概率 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.3) self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5) # ReLU 层 self.relu = torch.nn.ReLU() # 前向传播函数，这是一个拼接的过程，使用大量变量是为了避免混淆，不做过多讲解 def forward(self, x): # x shape: (batch_size, 24, 307) # LSTM 层会传出其参数，这里用 _ 将其舍弃 h, _ = self.rnn(x) # LSTM 层会传出 (batch_size, 24, num_hiddens) 个参数，故需要 reshape 后丢入全连接层 h_r = h.reshape(-1,self.hidden_size*24) h_d = self.dropout(h_r) y = self.dense(h_d) drop_y = self.dropout2(y) a = self.relu(drop_y) y2 = self.dense2(a) return y2

这是一个使用LSTM网络进行序列预测...在前向传播方法中，首先将输入张量传入LSTM层得到输出h，然后将h重新reshape成形状为(batch_size, num_hiddens*24)的张量，再经过线性层、dropout层和ReLU层得到最终的预测结果y2。

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

在这段代码中，可能存在以下错误： 1. 缺少必要的库或模块。 2. training_set 的文件路径是否正确。 3. training_set 的数据处理是否正确。 4. LSTM 模型的定义是否正确。 5. 训练和预测的代码是否正确。 下面...

class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

这是一个使用 PyTorch ...在模型的前向传播过程中，首先将输入文本转换为词向量，然后通过 LSTM 层计算序列的上下文信息，再通过全连接层和 sigmoid 激活函数计算需要分词的概率，并与 mask 做点乘，得到最终的输出。

import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV，请帮我数据集和测试集分离

以下是将数据集和测试集分离的代码示例： python import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../...

def predict_ch8(prefix, num_preds, net, vocab, device): #@save """在prefix后面生成新字符""" state = net.begin_state(batch_size=1, device=device) outputs = [vocab[prefix[0]]] get_input = lambda: torch.tensor([outputs[-1]], device=device).reshape((1, 1)) for y in prefix[1:]: # 预热期 _, state = net(get_input(), state) outputs.append(vocab[y]) for _ in range(num_preds): # 预测num_preds步 y, state = net(get_input(), state) outputs.append(int(y.argmax(dim=1).reshape(1))) return ''.join([vocab.idx_to_token[i] for i in outputs])

这是一个用于生成文本的函数，它使用了一个已经训练好的循环神经网络模型（通常是一个基于LSTM或GRU的模型），并基于给定的前缀（prefix）生成指定数量（num_preds）的新字符。函数中的net参数指的是该循环神经网络...

def TestBiLSTM(bilstm, test_dataloader, max_speed): inputs, labels = next(iter(test_dataloader)) [batch_size, step_size, fea_size] = inputs.size() # bilstm.cuda() cur_time = time.time() pre_time = time.time() use_gpu = torch.cuda.is_available() bilstm.eval() for data in test_dataloader: inputs, labels = data if inputs.shape[0] != batch_size: continue if use_gpu: inputs, labels = Variable(inputs.cuda()), Variable(labels.cuda()) else: inputs, labels = Variable(inputs), Variable(labels) Hidden_State_f,Cell_State_f,Hidden_State_b,Cell_State_b= bilstm.initHidden(batch_size=40) outputs = bilstm.forward(inputs) print(outputs) return outputs如果要将这段代码的输出进行结果可视化，还需要哪些信息才能生成散点图

要将这段代码的输出进行结果可视化，还需要以下信息： 1. labels（真实值）：可以将其作为散点图的y轴坐标。 2. outputs（预测值）：可以将其作为散点图的x轴坐标。 3. max_speed（最大速度）：可以用于设置散点...

LSTMMain_model = LSTMMain(input_size=features_num, output_len=output_length, lstm_hidden=dim, lstm_layers=num_blocks, batch_size=batch_size, device=device)根据这个写bp神经网络的代码

好的，以下是一个简单的 BP 神经网络的示例代码，你可以参考一下： python import torch import torch.nn as nn class BPNet(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super...

cnn = torch.load('../CNN-LSTM-ATT/model/Densenet+bl+att.pkl') cnn = cnn.to(device) with torch.no_grad(): class_accuary_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm)修改代码

以下是修改后的代码： cnn = torch.load('../CNN-LSTM-ATT/model/Densenet+bl+att.pkl') cnn = cnn.to(device) with torch.no_grad(): class_accuracy_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for...

class LSTMMain(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_len, lstm_hidden, lstm_layers, batch_size, device="cpu"): super(LSTMMain, self).__init__() self.lstm_hidden = lstm_hidden self.lstm_layers = lstm_layers self.lstmunit = LSTM(input_size, lstm_hidden, lstm_layers, batch_size, device) self.linear = nn.Linear(lstm_hidden, output_len) def forward(self, input_seq): ula, h_out = self.lstmunit(input_seq) out = ula.contiguous().view(ula.shape[0] * ula.shape[1], self.lstm_hidden) out = self.linear(out) out = out.view(ula.shape[0], ula.shape[1], -1) out = out[:, -1, :] return out根据这段代码 写一个bp神经网络的代码

# 前向传播和计算损失 inputs = torch.randn(1, input_size) # 随机生成一个样本 targets = torch.randn(1, output_size) # 随机生成一个目标值 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) ...

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

以下是将代码改写为nn.module类的示例： python import torch import torch.nn as nn import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler class LSTMModel(nn.Module): ...

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

以下是将代码改写成一个nn.module类： python import torch.nn as nn import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from ...

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 354, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, yolo_loss, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, save_period, save_dir) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/utils/utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 169, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/yolo.py", line 102, in forward self.h3 = self.bottlenecklstm3(P3, self.h3, self.c3) # lstm File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/bottleneck_lstm.py", line 141, in forward new_h, new_c = self.cell(inputs, h, c) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/bottleneck_lstm.py", line 68, in forward y = torch.cat((x, h),1) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument tensors in method wrapper_cat)

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